PHM系统及其故障预测模型研究_时旺

图 3 应用扩展式 FM EA的 P HM 系统运行模式图
由扩展 FM EA得到设备所有可能发生故障的
影响因素集 ,记为 U= {u1 , u2 ,… , un }。所有故障点的
集合记为 V= {v1 , v2 ,… , vm } , U 和 V 之间对应着模
糊隶属度矩阵:
r11 r 12 … r 1n
图 2中 A 是每组对应关系中的隶属度约束条 件集合。 这一映射关系链是扩展 FM EA过程的核 心 ,最终形成扩展 FM EA表格。 2. 3 扩展 FMEA在 PHM 系统中的应用
P HM 系统 运行时 ,利用信号分析 和数据处理 技术对实时监测到的传感器信息进行辨识和提取 , 确定信号是否呈现某种异常。若有异常 ,则在故障预
1 PHM 系统概述
PHM 主要是利用先进传感器 的集成 ,并 借助 各种算法和智能模型 (如模糊逻辑等 )来预测、监控 和管理飞机的状态 ,主要包括以下一些功能: ① 故 障检测 ; ② 故障隔离 ; ③ 故障预测 ; ④ 残余使用寿 命预计 ; ⑤ 部件寿命跟踪 ; ⑥ 性能降级趋势跟踪 ; ⑦ 故障选择性报告: 只通知立即需要驾驶员知道的 信息 ,将其余信息通报给维修人员 ; ⑧ 辅助决策和 资源管理 ; ⑨ 信息融合和推理机 ; 10 信息管理: 将 准确的信息在准确的时间通报给准确的人员 [1, 2 ]。
测推理模块中以特征信息量为对象 ,对扩展式 FM EA表格所体现的映射关系链进行搜索。首先调 用动态知识库中的扩展式 FM EA结果作为推理判 别准则 ,激活所有与故障特征量相关的故障模式、影 响规则 ; 其次 ,根据故障特征量分析、选择时所确定 的故障特征 ,进行规则匹配 ; 第三步 ,根据规则匹配 的结果 ,并参照专家知识进行故障模式的识别与分 类 ;第四步 ,确定故障模式对自身、上级产品的影响 ; 最后 ,采用既定的方法预测状态发展趋势 ,计算剩余 寿命。
扩展 FM E A方法的基本原理是故障的模糊性 , 涉及多种对象间的映射关系。就每一个部件而言 ,包 括故 障 征兆 与 故障 模 式 及 其影 响 之 间、 传感 器 设 置 与采 集的 信号之 间、 故障 征兆 与被 测参 数之间 的映
射关系。 同一故障征兆可能会是多个故障模式的前期体
现 ,而同一故障模式可能表现出不同的故障征兆。但 是 ,在不同的使用环境和工作应力下 ,故障征兆所对 应的故障模式并不一定都发生 ,故障模式所对应的 故障征兆也不一定都会提前显示出来。同样 ,故障模 式集合、故障影响集合、故障征兆集合、监测系统硬 件设置集合之间也有类似的多对多映射关系 ,这样 就 在故 障 征 兆、 故障 模 式、 故 障 影响 、应 测 的 信号 参 数、所要求的传感器及其位置设置之间构成了一列 映射关系链 (见图 2)。
收稿日期: 2008-10-12 修回日期: 2008-12-01 * 基金项目: 总装“十一五”重点预研课题资助项目 作者 简介: 时 旺 ( 1983- ) ,男 ,江苏 仪 征人 ,硕士 研 究
生 ,主要研究方向: 可靠性系统工程。
( CBM) ,缩小后勤规模 ,减少保障费用 [ 1]。 实现自主 保障的一项关键和核心技术就是故障预测与健康管 理 ( PHM )技术。
R= F ( U× V ) = r21 r22 …
r2m = ( ri j )n× m
rn 1 rn1 … rnm
( 1) 式中 , R 是 U 到 V 的模糊关系 , rij为经过模糊 推理得到的故障因素 ui 与故障点 vj 之间的模糊隶 属度 ,也就是第 i 中故障因素导致第 j 个故障点故 障的置信度。对域故障影响集 U,定义向量 A= {a1 , a2 ,… , an } , ai 表示 ui 出现的程度 ,即 ui 的权重。由此 得出故障预测的综合评判模型:
自主保障是一种全新的保障理念 ,是一种先导 式的保障。它通过对装备健康状况的管理 ,实时地对 装备的各部件的剩余寿命进行预测 ,并生成维修决 策。整个保障系统通过分布式信息系统紧密联系 ,使 得信息可以及时地到达保障系统的任何地方。 自主 保障体系的运作将促进装备的维修策略由现行的事 后维 修加预防性 维修转变 为基于状态 的维修
V
o l. O
34, No. ct, 2009
10
文章编号: 1002-0640( 2009) 10-0029-04
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火力与 Con trol &
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挥控制 m mand Co
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第
34卷 第 10期 2009年 10月
PHM 系统及其故障预测模型研究*
时 旺 ,孙宇锋 ,王自力 ,赵广燕
3 P HM 系统故障预测建模 [6-8]
通过扩展式 FM EA的分析 ,故障具有很大的模 糊性 ,故障征兆特征与故障模式及其影响之间具有 多对多的映射关系。根据这一特点 ,应用模糊综合评 判的原理对 P HM 系统的故障预测进行建模是非常 合适的。
所谓模糊综合评判就是对具有模糊多属性的事 物 ,做出一个能合理综合这些因素的总体评价。故障 预测的建模就是将故障因素集映射到某一故障点发 生故障的可能性等级 ,从而对故障的发生进行预测。 3. 1 故障预测的综合评判模型
Key Words: P HM, aug mented-FM EA, f aul t fo recasti ng , fuzzy comprehensiv e ev aluatio n
引 言
现代武器装备的采购费用和使用与维修保障费 用日益庞大 ,经济可承受性越来越成为一个不可回 避的问题。 20世纪 80年代 ,美国开始了第 4代战斗 机的研制工作。为实现经济可承受性的目标 ,美军提 出了自主保障 ( AL)要求 ,并在联合攻击机 ( JSF)上 得到实现。
以二级模糊综合评判为例 ,多级模糊综合评判
分为以下几个步骤: ① 对于故障影响因素集 U 中的每一个影响因
素 ui ,可以继续向下一层次分解 ,得到若干个子影响
因素 , ui = {ui1 , ui2 ,… , uip };
② 对于 ui 中的每一个因素进行一次一级模糊
综合评判 ,设 ui 的权重子集为 Ci ,模糊隶属度矩阵
为 Ri ,于是得到:
Bi= Ai· Ri = (b1 , b2 ,… ,bm )
( 3)
Bi 即为 ui 的单因素评判结果。
③ 进行第一级的模糊综合评判。 U 的权重集为
A , U 到 V 的模糊隶属度矩阵为:
B1
A1· R1
B2
A2· R2
R=
=
( 4)
Bn
An· n
由合成运算 B= A· R 即可得到二级模糊综合 评判的评判结果。
2 PHM 系统研究
2. 1 扩展 FMEA描述 [ 4, 5] PHM 系统具有对产品对象从系统级到单元级
可能产生的故障进行分析和分类的功能 ,以便采取 措施 ,消除隐患 ,提高可靠性 , FM EA正反映了这一 思想。但是传统的 FM E A只是静态地分析了产品所 有可能出现的故障模式 ,找出故障的原因并分析其 影响 ,确定检测手段 ,由此来指导设计、制造和使用。 为了将其应用到 PHM 系统的设计方面 ,应该在传 统的 FM EA的基础上增加以下一些内容: ① 故障 发生前的征兆 ; ② 观察故障征兆的传感器的种类和 所附位置 ; ③ 故障预测的方法 ;④ 预防措施及维修 决策。 2. 2 扩展 FMEA基本原理
当权重因素 A和隶属度矩阵 R 确定之后 ,根据
模糊合成运算 ,就可以得到模糊预测评判结果:
B= A· R= A R ( a1 , a2 ,… , an )·
r11 r12 … r 1m
r21 r22 … r 2m = ( b1 , b2 ,… , bm )
( 2)
rn 1 rn1 … rnm 对于评判结果 B ,可采用最大隶属度原则或加 权平均法进行最后确定 ,得到的 bj 即表示故障将在 j 点发生。 3. 2 故障预测的多级综合评判模型 [6, 7 ] 当装备比较复杂时 ,需要考虑的影响因素比较 多 ,而且通常不属于同一层次 ,或者导致权重过于分 散 ,评判结果不容易分辨。为了区别个别因素在综合
多级模糊综合评判过程与此类似 ,只需要反复 执行后两步 ,直到最高层为止 ,得出最终评判结果。
3. 3 权重系数的确定
考虑故障预测的实时性 ,权重 A 应该反映出 ui
出现的程度 ,同时也反映了 ui 和 vj 之间在不同时刻
(北京航空航天大学 ,北 京 100083)
摘 要: P HM ( Pro g no stic and Health M anag ement)是装备实现自主保障的一项关键技术。 通过对美 军联合攻击机 PHM 系统功能和结构的分 析 ,提出了一种基于扩展 FM E A的 P HM 系统的实现方法 ,并阐明了其运作原理。在 此基础上 ,引入模糊 综合评判这一数学方法建立了 P HM 系统的故障预测 模型。 最 后以飞机起落架的1564)
火 力 与 指 挥 控制
2009年 第 10期
并筛选出来的特征信息传送到最高层的飞机平台管
理器中 ,通过对所有系统的故障信息相关联 ,并与历 史数据和产品模型相比对 ,确认并隔离故障 ,最终形 成维修信息通过分布式系统传递给地面的后勤信息
系统 ,据此来判断飞机的安全性 ,安排飞行任务 ,更 新飞机的状态记录 ,调整使用计划 ,生成保障决策。
时 旺 ,等: PHM 系统及其故障预测模型研究
(总第 34- 1565) · 3 1·
评判中的地位和作用 ,在复杂装备的模糊预测中 ,应 使用多级评判。
多级评判的基本思想是先在低层次进行一级模 糊综合评判 ,其评判结果组成高一级的评判矩阵 ,然 后在对高一级别进行二级模糊综合评判 ,最终求得 评判结果。
关键词: P HM ,扩展 FM EA ,故障预测 ,模糊综合 评判 中图分类号: T P206 文献标识码: A
A Study of PHM System and Its Fault Forecasting Model
SHI Wa ng , SUN Yu-f eng , W ANG Zi-li , ZHAO Guang -yan
为实现这些目标 , JSF的 P HM 系统分为 三个 层次 [2, 3 ] ,即: 最底层分布于飞机各分系统部件中的 传感器 ;中间层的区域管理器 (包括推进系统实时监 控、 航电 设 备的 实 时 监 控、 机体 结 构 实时 监 控、 液 压 系统实时监控等 ) ;最上层的飞机平台管理器。 最底 层的传感器将飞机各分系统及部件的相关信息传递 给中间层的区域管理器 ,区域管理器经过处理融合
(Beijing university of Aeronautics and Astronautics, Beijing 100083,China)
Abstract: PHM ( Prog nostic and Health Manag ement ) is one o f the key technolog y f or equi pm ent s to im plement auto nomic logi stics. The functio n and st ruct ure of the JSF’ s P HM syst em i s analy zed. A m ethodolog y o f aug mented-FM EA based PHM is proposed and the principl e of it s opera tion is di scussed. Acco rding t o this, the fuzzy com prehensiv e ev alua tio n i s i ntroduced and the fault fo recasti ng model is created fo r the P HM sy st em. At last a n ex ample of ai rcraf t landing gear is set.